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Dentre outros aspectos do desenvolvimento do aprendizado de máquina, uma avaliação importante que deve ser realizada está relacionada aos algoritmos computacionais de classificação. No processo de escolha de qual algoritmo será utilizado, devem ser consideradas as características existentes nas fases de treinamento e de inferência. Considerando essas duas abordagens, relacione adequadamente as características descritas abaixo aos termos aos quais se referem. 1 – Treinamento. 2 – Inferência. I – Grandes conjuntos de dados. II – Minutos-semanas em Graphics Processing Units (GPUs). III – Milissegundos. Assinale a alternativa que correlaciona adequadamente os dois grupos :
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JUSTIFICATIVA A sentença I se enquadra no conceito 1, pois grandes conjuntos de dados são uma das características do treinamento, além de local ou em nuvem, indução do modelo (por exemplo, Forward-backward propagation CNNs) e minutos-semanas em GPUs. A sentença II se enquadra no conceito 1, devido aos minutos-semanas em uma GPUs ser uma das características do treinamento, além de local ou em nuvem, grandes conjuntos de dados e indução do modelo (por exemplo, Forwardbackward propagation CNNs). A sentença III se enquadra no conceito 2, visto que milissegundos é uma das características da inferência, além de local ou em nuvem, um exemplo a cada vez, além do modelo ser apenas usado para a classificação de exemplos.